结构化数据和非结构化数据的提取（Python）

最新推荐文章于 2025-08-18 21:06:41 发布
最新推荐文章于 2025-08-18 21:06:41 发布
阅读量724 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： python oracle 开发语言 Python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechNovaX/article/details/132786208
Python 专栏收录该内容
100 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文探讨了如何使用Python提取结构化和非结构化数据。针对结构化数据，介绍了使用pandas和sqlite3库从CSV及SQLite数据库中提取数据；对于非结构化数据，涉及文本解析、图像处理和音频处理，推荐了Python的相关库。

结构化数据和非结构化数据的提取（Python）

在数据分析和处理过程中，我们经常需要从各种数据源中提取结构化数据和非结构化数据。结构化数据是具有明确定义的数据模式和格式的数据，例如数据库表格中的数据，而非结构化数据则没有固定的格式，如文本文档、日志文件、图像和音频等。本文将介绍如何使用Python提取这两种类型的数据。

提取结构化数据

对于结构化数据的提取，我们通常使用数据库或电子表格等工具。Python中有多个库可用于处理结构化数据，例如pandas和sqlite3。

使用pandas库提取结构化数据

pandas是一个功能强大的数据处理库，对于结构化数据的提取和处理非常方便。下面是一个使用pandas库从CSV文件中提取结构化数据的示例代码：

import pandas as pd

# 从CSV文件读取数据
data = pd.read_csv(
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
常见数据分类（结构化数据&非结构化数据）与对应解析方法【Python版】
孤寒者的博客
12-04 1万+
常见数据分类（结构化数据&非结构化数据）与对应解析方法【Python版】
Python-处理非结构化数据
cunzai1985的博客
09-22 1813
Python-处理非结构化数据 (Python - Processing Unstructured Data) Advertisements 广告 Previous Page 上一页 Next Page 下一页 The data that is already present in a row and column format or which can be ...
Python数据操作—处理非结构数据
开开_王子的博客
07-30 2345
已经以行和列格式存在的数据或者可以很容易地转换为行和列的数据，以便之后它可以很好地适合数据库，这被称为结构化数据。 例如CSV，TXT，XLS文件等。这些文件有一个分隔符，固定宽度或可变宽度，其中缺失值在分隔符之间表示为空白。 但有时候我们会得到一些行不是固定宽度的数据，或者它们只是HTML，图像或pdf文件。 这些数据被称为非结构化数据。 尽管可以通过处理HTML标签来处理HTML文件，但是来自...
python医学科研中能做什么-非结构化数据-病历智能处理引擎的设计、实现和应用...
weixin_37988176的博客
10-30 718
图2 医学知识库与词库结构关系医学知识库的建设繁杂，但是对于医疗业务的可持续发展意义重大，所有基于知识库的工作成果，可以在任何时间任何地点无壁垒解读，持续的放大价值，推动医疗领域的发展。需要注意的是，医疗知识库处在不断的迭代完善过程中，我们在建设知识库的过程中，要充分考虑知识库的扩展性。2. 应用算法处理病历文本应用算法处理病历文本的过程，包含以下几个部分。医学实体标记（分词＋标注）首先，需要分离...
Python实战：非结构化数据分析
oandy0的博客
04-10 2651
本文详细介绍了Python在非结构化数据分析中的关键技术，包括文本分析、图像分析、声音分析和视频分析。我们通过具体代码示例展示了如何应用这些技术，从文本、图像、声音和视频中提取有用的信息。在实际应用中，非结构化数据分析技术可以应用于社交媒体分析、内容审核、异常检测等多个领域。随着技术的不断发展和数据的不断增长，非结构化数据分析在各个领域中的应用将越来越广泛。
Python示例源码-非结构化补充服务数据-大作业.zip
05-25
通过本次大作业中提供的Python示例源码，学生不仅可以学习到Python编程的基础知识，还能掌握到如何利用Python处理非结构化数据、实现数据分析自动化、进行游戏和网络开发。通过实例化的教学方式，学生可以更加深刻地...
基于Python的非结构化数据检索系统的设计与实现.docx
11-01
本论文主要探讨如何利用Python语言构建一个非结构化数据检索系统，旨在为专科和本科毕业生提供一个原创的研究方向，同时也适用于自动化测试和数据爬取等领域的实践应用。 Python语言因其简洁明了的语法、强大的库...
处理非结构化数据,采用神经网络来预测市场趋势.zip
03-02
处理非结构化数据时，我们需要进行数据清洗、提取有用信息，将其转化为结构化或半结构化形式。例如，对于文本数据，我们可能需要进行分词、去除停用词、词干提取等预处理步骤。 二、数据预处理 在机器学习项目中，...
Excel数据提取技巧：快速整理非结构化数据
weixin_44835050的博客
08-23 1160
在Excel中快速整理非结构化数据，需要掌握一系列有效的数据提取技巧。
Python爬虫(九)_非结构化数据与结构化数据
weixin_30872337的博客
12-03 285
爬虫的一个重要步骤就是页面解析与数据提取。更多内容请参考：Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤： 定（要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索） 爬（将所有的网站的内容全部爬下来） 取（分析数据，去掉对我们没用处的数据） 存（按照我们想要的方式存储和使用） 表（可以根据数据的类型通过一些图标展示） 以前学的就是如何从网站去爬数据，而爬下来的数据却没做分析...
Python学习笔记——爬虫之非结构化数据与结构化数据提取
唯恋殊雨的博客
09-02 7541
目录 正则表达式re模块 案例：使用正则表达式的爬虫 XPath与lxml类库 案例：使用XPath的爬虫 数据提取之JSON与JsonPATH 糗事百科实例： 多线程糗事百科案例 页面解析和数据提取 一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。 非结构化数据：先有数据，再有结构，（http:...
【Python】unstructured 库：处理和预处理非结构化数据（如 PDF、Word 文档、HTML、图片等），转换为结构化格式
彬彬侠的博客
05-09 4961
unstructured 是一个 Python 开源库，设计用于处理和预处理非结构化数据（如 PDF、Word 文档、HTML、图片等），将其转换为结构化格式，方便下游机器学习（ML）或大语言模型（LLM）任务。它提供模块化的组件（称为“bricks”），支持文档分区、清理和格式化，广泛应用于数据管道、RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统和文档分析。
知识抽取：结构化数据抽取实战，以“学生-课程-成绩”关系数据库为例
流晨的博客
08-08 3484
最近主要是对研究了结构化数据和半结构化数据的抽取，本文将以王能斌老师数据库教程上的“学生-课程-成绩”数据库schema为例子进行一个简单的抽取。 一、模型与数据schema 数据建模部分使用protege进行，并非本人操作，所以不详细介绍了。建立的模型关系如图所示： 数据库使用的是Mysql，数据库名student_course，三张表分别为： （1）student表： （2）course表： （3）sc表： 外键： 二、抽取工具D2RQ d2rq的官方文档：http://d2rq.org/ D
Python小案例（一）非结构化文本数据处理
热门推荐
微信知乎搜索HsuHeinrich
01-13 1万+
日常业务需求中，仅凭SQL一招鲜是没法吃遍天的，这个时候就需要更为强大的Python进行支持了。
使用 Ollama 本地运行各种 LLM
python123456_的博客
05-31 1364
今天看看另外一个产品Ollama。Ollama 的安装非常简单，只需从官网（https://ollama.com/download）下载后解压缩，并在 Terminal 中运行脚本即可完成环境设置。我尝试运行 Llama3，虽然在运行时占用了大量电脑资源，使得其他应用运行变慢，但整体体验尚可。Ollama 支持多种大型语言模型（https://ollama.com/library）。
非结构化数据与结构化数据提取
GZ_berserker的博客
11-26 2231
页面解析和数据提取 一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。 非结构化数据：先有数据，再有结构， 结构化数据：先有结构、再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址：正则表达式 HTML 文件：正则表达式、XPath、CSS选择器 结构化的数据处理 J...
非结构化数据和结构化数据提取
weixin_30429201的博客
08-08 2108
页面解析和数据提取 一般来讲对我们而言，需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容，提取有用的价值。内容一般分为两部分，非结构化的数据 和 结构化的数据。 非结构化数据：先有数据，再有结构， 结构化数据：先有结构、再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理。 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址 正则表达式 HTML 文件 正则...
谷歌出品！详解“小而美” 的LangExtract：轻量却强大的结构化信息提取神器
最新发布
bugyinyin的博客
08-18 1793
在数据驱动的时代，大量有价值的信息隐藏在非结构化文本中—比如详尽的临床记录、冗长的法律文件、大量客户反馈与评价等。很多时候我们需要把其抽取成更结构化的内容。这是因为结构化信息：更易于被索引与查询、更适合统计分析与挖掘，也更易于被软件集成（RPA、API、工作流等）。
基于规则的结构化数据知识抽取（一）
weixin_40338859的博客
10-12 5221
为了方便阅读，本文分成三篇文章进行发布，本文先介绍技术背景、统一数据格式设计和规则设计；第二篇介绍抽取程序设计；第三篇介绍规则配置交互设计 1. 背景 知识抽取是从数据中提炼、萃取知识信息的过程。按照数据的结构化程度，分为结构化数据知识抽取、半结构化数据知识抽取和非结构化数据知识抽取。 最常见的结构化数据是表格式数据，在传统的信息化系统中存在的大量关系数据库库表数据都是表格式数据，尽管其中一些字段可能是文本、二进制数据（即非结构化的），但总体来都认为是结构化数据。另外常见的Excel表单、Word/P
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值